在pandas数据帧中分隔行值

Question

我有这种pandas数据帧输出，列位于顶行：

Gender,Name
Male, Matt 57
Male, Jack 42
Male, David 31
Male, John 28
Male, Tim 51

我的目标是获得这种输出：

Gender,Name, Age
Male, Matt, 57
Male, Jack, 42
Male, David, 31
Male, John, 28
Male, Tim, 51

如何更改＆＃34;名称＆＃34;的年龄值？列到新列，其名称为＆＃34;年龄＆＃34;？

Answer 1

df.drop('Name', 1).join(
    df.Name.str.split().apply(pd.Series, index=['Name', 'Age']))

  Gender   Name Age
0   Male   Matt  57
1   Male   Jack  42
2   Male  David  31
3   Male   John  28
4   Male    Tim  51

这也让你得到同样的东西

df.drop('Name', 1).join(
    df.Name.str.extract('(?P<Name>\S+)\s+(?P<Age>\S+)', expand=True))

或奇怪方向的一步

df.assign(
    **dict(zip(
        ('Name', 'Age'),
        zip(*np.core.defchararray.split(df.Name.values.astype(str), ' ').tolist()))))

天真时间测试

Answer 2

split_values = df['Name'].str.split(' ', expand=True)
df['Name'] = split_values.iloc[:, 0]
df['Age'] = split_values.iloc[:, 1]
print(df)

  Gender   Name Age
0   Male   Matt  57
1   Male   Jack  42
2   Male  David  31
3   Male   John  28
4   Male    Tim  51

甚至DRYer：

split_values = df['Name'].str.split(' ', expand=True)
for ii, col_name in enumerate(['Name', 'Age']):
    df[col_name] = split_values.iloc[:, ii]